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import os
import pandas as pd

from random import shuffle


datafile = '../data/model.xlsx'
data = pd.read_excel(datafile)
data = data.values
shuffle(data)

p = 0.8  #设置训练数据比例
train = data[:int(len(data)*p), :]
test = data[int(len(data)*p):, :]

from keras.models import Sequential #导入神经网络初始化函数
from keras.layers import Dense, Activation #导入神经网络层函数、激活函数

netfile = '../tmp/net.model' #构建的神经网络模型存储路径

net = Sequential() #建立神经网络
net.add(Dense(input_dim = 3, units = 10)) #添加输入层（3节点）到隐藏层（10节点）的连接
net.add(Activation('relu')) #隐藏层使用relu激活函数
net.add(Dense(input_dim = 10, units = 1)) #添加隐藏层（10节点）到输出层（1节点）的连接
net.add(Activation('sigmoid')) #输出层使用sigmoid激活函数
net.compile(loss = 'binary_crossentropy', optimizer = 'adam', metrics=['accuracy']) #编译模型，使用adam方法求解

net.fit(train[:, :3], train[:, 3], epochs=1000, batch_size=1) #训练模型，循环1000次
net.save_weights(netfile) #保存模型

from sklearn.metrics import confusion_matrix #导入混淆矩阵函数

predict_result = net.predict_classes(train[:, :3]).reshape(len(train)) #预测结果变形
'''这里要提醒的是，keras用predict给出预测概率，predict_classes才是给出预测类别，而且两者的预测结果都是n x 1维数组，而不是通常的 1 x n'''

cm = confusion_matrix(train[:, 3], predict_result) #混淆矩阵

import matplotlib.pyplot as plt #导入作图库
plt.matshow(cm, cmap=plt.cm.Greens) #画混淆矩阵图，配色风格使用cm.Greens
plt.colorbar() #颜色标签

for x in range(len(cm)): #数据标签
  for y in range(len(cm)):
    plt.annotate(cm[x, y], xy=(x, y), horizontalalignment='center', verticalalignment='center')

plt.ylabel('True label') #坐标轴标签
plt.xlabel('Predicted label') #坐标轴标签
plt.show() #显示作图结果

from sklearn.metrics import roc_curve #导入ROC曲线函数

predict_result = net.predict(test[:, :3]).reshape(len(test))
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(test[:, 3], predict_result, pos_label=1)
plt.plot(fpr, tpr, linewidth=2, label = 'ROC of LM') #作出ROC曲线
plt.xlabel('False Positive Rate') #坐标轴标签
plt.ylabel('True Positive Rate') #坐标轴标签
plt.ylim(0, 1.05) #边界范围
plt.xlim(0, 1.05) #边界范围
plt.legend(loc=4) #图例
plt.show() #显示作图结果
